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图像识别是实现田间除草、植保、施肥等农业生产自动化的关键技术。以玉米叶部病害为试验材料,采用比传统算法更为简便、更实用的图像增强方法,总结了对玉米5种常见病害基本识剐的方法。 相似文献
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指纹图像分割是指纹自动识别的重要组成部分。本文是把直方图技术和高斯统计分布函数有效地结合起来,作为求取指纹图像二值化阈值的理论基础,在此基础上提出一种称之为“黄金分割算法”的最优化阈值法,计算机仿真结果表明利用该算法图像分割结果比较理想。 相似文献
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本文讨论了人脸识别技术(FRT)中分割、特征提取及识别的有关方法,阐明了各种方法的基本思想、使用范围及优缺点,并给出了相应的计算公式,最后指出了对这些方法的性能进行定量评估所面临的问题。 相似文献
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针对作物病害诊断专家系统存在不足,提出基于图像检索的方式诊断病害.通过病害图像建立特征库、知识库、图像库等数据库,诊断时提取检索图像特征,求特征与特征库中特征的相似度距离,按距离大小返回相似图像,依据返回结果获取病害的描述及防治措施.为提高检索的查准率和查全率,重点探索了病害图像数据库创建中特征库信息的获取和检索算法的设计.以烟草病害图像为例,采用基于支持向量机与多特征选择检测彩色病斑边缘的方式分割病斑,提取病斑特征25个,利用双编码遗传算法和支持向量机对特征降维,以获取表征病害的有效特征17个及对应权重,对特征归一化处理后建立数据库,并设计检索算法.实验结果表明,构建的图像数据库系统具有较高的查准率和查全率,其中融合病斑的多个特征检索的查准率比单一特征高.用这种方式诊断病害,除有较高的病害识别率外,还有诊断结果的可视化,将其用于作物病害诊断专家系统中,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供了条件. 相似文献
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针对传统卷积神经网络在作物病害叶片图像中分割精度低的问题,提出一种基于级联卷积神经网络(Cascade Convolutional Neural Network,CCNN)的作物病害叶片图像分割方法。该网络由区域病斑检测网络和区域病斑分割网络组成。基于传统VGG16模型构建区域病斑检测网络(Regional Detection Network,RD-net),利用全局池化层代替全连接层,由此减少模型参数,实现叶片病斑区域精确定位。基于Encoder-Decoder模型结构建立区域分割网络(Regional Segmentation Network,RS-net),并利用多尺度卷积核提高原始卷积核的局部感受野,对病斑区域精确分割。在不同环境下的病害叶片图像上进行分割实验,分割精度为87.04%、召回率为78.31%、综合评价指标值为88.22%、单幅图像分割速度为0.23?s。实验结果表明该方法能够满足不同环境下的作物病害叶片图像分割需求,可为进一步的作物病害识别方法研究提供参考。 相似文献
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基于分水岭算法的作物病害叶片图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高作物病害叶片图像分割的准确性,采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。首先,通过对二值图像进行距离变换和分水岭分割来获取背景标记,并通过提取数学形态学重建后的梯度图像中的区域极小值得到初步的前景标记,接着对前景标记进行进一步过滤,消除部分伪前景标记;然后,通过强制极小值方法将背景标记和前景标记叠加在梯度图像上;最后,对修改后的梯度图像进行分水岭变换。采用该方法对多幅黄瓜病害叶片进行图像分割,实验结果表明:该方法能够较好地将病斑部分分割出来,分割结果不受叶片纹理的干扰,平均分割正确率能够达到90%以上,具有一定的有效性和实用价值。 相似文献
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图像分割是计算机视觉的基础,该文结合EM算法和PCA降维技术,给出了一种有效快速的进行图象分割的方法。该方法利用高斯混合模型对原始图像进行建模,通过EM算法将分割问题转化为参数最大似然估计的问题,同时采用PCA降维技术和随机采样来降低计算量。通过人工合成图象及真实图象的实际测试结果,验证了该算法的有效性和快速性。 相似文献
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多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数,其极值求解问题需要对多个函数分别求极值,计算效率较低。针对三维多相图像,提出一种改进的变分水平集模型,采用一个多层水平集函数的n层水平集隐式曲面,将图像划分为n个区域,通过对一个水平集函数求极值,实现三维多相分段常值图像的快速分割与重建。将能量泛函表达为数据项和规则项,借助规则化Heaviside函数设计区域划分的通用特征函数,采用Split-Bregman投影方法进行能量最小化求解。实验结果表明,该模型可以有效地实现三维多相图像分割,与Chan-Vese模型相比,其迭代步数较少,分割速度较快。 相似文献
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图像分割是计算机视觉的基础,该文结合EM算法和PCA降维技术,给出了一种有效快速的进行图象分割的方法。该方法利用高斯混合模型对原始图像进行建模,通过EM算法将分割问题转化为参数最大似然估计的问题,同时采用PCA降维技术和随机采样来降低计算量。通过人工合成图象及真实图象的实际测试结果,验证了该算法的有效性和快速性。 相似文献
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基于图像的目标自动跟踪系统 总被引:1,自引:0,他引:1
快速准确地跟踪目标是现代战争精确制导武器的基本要求,提高跟踪系统的实时性和准确性成为国内外目标跟踪技术的热点。建立了一套基于图像的目标自动跟踪系统,介绍了系统组成、设计原理以及算法原理。系统采用了一种非参数化跟踪算法——连续自适应平均值迁移(CAMSHIFT)算法来追踪目标,为精确制导武器的基于图像的目标自动跟踪技术奠定了重要的基础。试验证明该系统实现了目标自动跟踪功能,算法简洁,实时性和鲁棒性好。 相似文献
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针对传统视频监控系统的不足,开发了自动图像报警系统.系统基于嵌入式平台,利用USB摄像头实时采集图像,通过一种实时有效的图像处理算法检测出有人非法闯入或火灾等异常时,将现场图像通过E-mail发送给用户,并可以短信和电话方式报警,同时用嵌入式数据库保存报警信息.实验结果表明该系统报警实时、准确、性能稳定可靠. 相似文献
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在二维Otsu方法和Chan-Vese模型的基础上,提出了一种新的医学图像分割算法。首先用二维Otsu方法将图像分成目标、背景、边缘和噪声等4部分,然后通过一个能量函数来判断边缘和噪声区域中各像素点属于背景还是目标,并利用同质区域的全局信息对初始分割结果进行微调,得到更精确的分割效果。该算法优化了初始轮廓位置,有效地解决了初始位置影响曲线演化速度问题,并通过逐点代入法来极小化能量函数,减少了计算量,提高了图像分割的速度。实验结果表明,提出的算法具有抗噪性,分割效果良好,有很好的实际意义。 相似文献
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提出了一种基于K-均值算法和EM算法混合聚类的彩色图像分割方法。首先将待分割的RGB彩色图像转化成YUV空间模型,然后将该图像分割成n小块,对每个块的颜色分量用改进的K-均值聚类算法进行聚类分析,最后用EM聚类算法对每个块进行聚类,分割源图像。对K-均值算法和EM算法的初始聚类中心引进了改进算法,加快了算法的收敛速度。并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。 相似文献
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针对医学图像中存在的亮度分布不均匀(intensity inhomogeneity)的特点,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法进行了改进。局部区域信息是对亮度分布不均匀图像进行准确分割的关键,但是传统的基于区域信息的C-V模型没有利用到这种局部区域的图像信息,因此无法正确分割强度分布不均匀图像。利用局部区域信息构造能量函数,提出了一种基于局部区域信息的改进C-V模型。该模型无需大量计算,水平集函数可快速收敛。MR图像、血管造影图像和X线骨折图像的实验结果证明了该方法的高效性。 相似文献
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农作物病虫害图像识别技术的研究综述 总被引:7,自引:0,他引:7
农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质,造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高,已不能满足农业生产的需要。基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点,能够协助农耕人员及时采取有效的防治措施。本文从图像分割、特征值提取和分类识别三个方面,分别阐述图像处理技术应用于农作物病虫害识别的研究现状和进展,并对今后的研究趋势和方向作了展望。 相似文献